選擇用于在處理高光譜數(shù)據(jù)中使用的算法的方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及從算法集選擇用于在處理高光譜數(shù)據(jù)中使用的算法的方法，每個(gè)具有用于處理高光譜數(shù)據(jù)的某些特性的性質(zhì)。
【專利說明】選擇用于在處理高光譜數(shù)據(jù)中使用的算法的方法
【背景技術(shù)】
[0001]高光譜圖像(HSI)的遠(yuǎn)程感測(cè)系統(tǒng)的環(huán)境很好地在Manolakis, D., Marden, D.和Shaw G.(Lincoln Laboratory Journal;卷 14; 2003頁:79- 82)的“Hyperspectral Image Processing for Automatic Target Detection Applications” 中描述。成像傳感 器具有記錄高光譜能量測(cè)量的像素。HSI裝置將采用像素陣列來記錄能量，所述像素陣列通 過陣列的幾何形狀捕獲空間信息并且通過在多個(gè)相鄰高光譜帶的每個(gè)像素中做出測(cè)量來 捕獲光譜信息。進(jìn)一步的空間和光譜信息處理取決于遠(yuǎn)程感測(cè)系統(tǒng)的特定應(yīng)用。
[0002]已經(jīng)證明遠(yuǎn)程感測(cè)HSI對(duì)于包括環(huán)境和土地利用監(jiān)測(cè)、軍事監(jiān)視和偵查的廣泛應(yīng) 用是有價(jià)值的。HSI提供包含空間和光譜信息兩者的圖像數(shù)據(jù)。這些類型的信息可以用于 遠(yuǎn)程檢測(cè)和跟蹤任務(wù)。具體地，可獲取給定的安裝在例如無人飛行器(UAV)或地面站、HSI 視頻的平臺(tái)上的一組視覺傳感器并且算法集可應(yīng)用于光譜視頻以逐幀地檢測(cè)和跟蹤對(duì)象。
[0003]已經(jīng)開發(fā)基于光譜的處理算法來對(duì)相似的像素歸類或分組；S卩，具有相似光譜特 性或簽名的像素。單獨(dú)采用該方式的處理不服從目標(biāo)跟蹤和檢測(cè)應(yīng)用，其中場(chǎng)景中目標(biāo)的 數(shù)量和大小典型地太小而不能支持對(duì)目標(biāo)類型歸類所必需的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)估計(jì)。然而，大多數(shù) HSI的空間處理由于收集HSI的典型系統(tǒng)的低空間分辨率而受損。因此，收集并且處理HSI 的遠(yuǎn)程感測(cè)系統(tǒng)典型地開發(fā)為光譜與空間分辨率之間的權(quán)衡來使分辨和未分辨的目標(biāo)兩 者的檢測(cè)最大化，其中分辨目標(biāo)是通過多于一個(gè)像素成像的對(duì)象。這樣，光譜技術(shù)可以通過 它們的簽名來檢測(cè)未分辨目標(biāo)并且空間技術(shù)可以通過它們的形狀來檢測(cè)分辨目標(biāo)。
[0004]已經(jīng)開發(fā)多個(gè)搜索算法并且其在HSI處理中使用用于目標(biāo)檢測(cè)目的。這些搜索算 法典型地設(shè)計(jì)成利用圖像中候選目標(biāo)的統(tǒng)計(jì)特性并且典型地建立在眾所周知的統(tǒng)計(jì)概念 上。例如，馬氏距離是已經(jīng)應(yīng)用于高光譜像素簽名的相似性的統(tǒng)計(jì)度量。馬氏距離針對(duì)已 知簽名類別的平均和標(biāo)準(zhǔn)偏差通過測(cè)試簽名來測(cè)量簽名的相似性。
[0005]其他已知的技術(shù)包括光譜角映射(SAM)、光譜信息散度(SID)、零均值差分區(qū) (ZMDA)和巴氏距離。SAM是用于通過將每個(gè)光譜視為向量并且計(jì)算這些向量之間的角度而 比較候選目標(biāo)的簽名與已知簽名的方法。因?yàn)镾AM僅使用向量方向而不是向量長(zhǎng)度，方法 對(duì)于照度中的變化不敏感。SID是用于通過測(cè)量光譜之間的概率差異或散度而比較候選目 標(biāo)的簽名與已知簽名的方法。ZMDA通過候選目標(biāo)的簽名和已知簽名的差異將候選目標(biāo)的簽 名和已知簽名歸一化并且計(jì)算它們的差，其對(duì)應(yīng)于兩個(gè)向量之間的區(qū)域。巴氏距離與馬氏 距離相似但用于針對(duì)已知類別的簽名來測(cè)量一組候選目標(biāo)簽名的之間的距離。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明涉及選擇用于在處理高光譜數(shù)據(jù)中使用的算法的方法。該方法包括:提供 算法集，每個(gè)具有用于處理高光譜數(shù)據(jù)的某些特性的性質(zhì)；訪問高光譜數(shù)據(jù)的幀特性；選 擇高光譜數(shù)據(jù)的至少一個(gè)特性；從具有該至少一個(gè)特性的參考樣本建立該至少一個(gè)特性中 的變化容限；將高光譜數(shù)據(jù)中的該至少一個(gè)特性與該容限比較；并且如果該至少一個(gè)特性 超出該容限，則從與該至少一個(gè)特性最關(guān)聯(lián)的集選擇算法來處理高光譜數(shù)據(jù)。【專利附圖】

【附圖說明】
[0007]在圖中:
圖1是根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的用于跟蹤并且確定HSI中觀察對(duì)象的檢測(cè)概率的方法的示意圖。
[0008]圖2是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的用于選擇搜索算法的方法的示意圖。
[0009]圖3是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的用于為搜索算法選擇容限的方法的示意圖。
[0010]圖4a示出一情形，其中根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的高光譜成像系統(tǒng)已經(jīng)檢測(cè)并且跟蹤兩個(gè)對(duì)象。
[0011]圖4b示出一情形，其中根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的高光譜成像系統(tǒng)檢測(cè)跟蹤對(duì)象中的變化。
【具體實(shí)施方式】
[0012]在背景和下面的描述中，為了解釋目的，闡述許多特定細(xì)節(jié)以便提供對(duì)本文描述的技術(shù)的全面理解。然而，示范性實(shí)施例可在沒有這些特定細(xì)節(jié)的情況下實(shí)踐，這對(duì)于本領(lǐng)域內(nèi)技術(shù)人員將是顯而易見的。在其他情況中，采用圖的形式示出結(jié)構(gòu)和裝置以便便于描述示范性實(shí)施例。
[0013]參考圖來描述示范性實(shí)施例。這些圖圖示實(shí)現(xiàn)本文描述的模塊、方法或計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的特定實(shí)施例的某些細(xì)節(jié)。然而，圖不應(yīng)解釋為施加可在圖中存在的任何限制?？稍谌魏螜C(jī)器可讀介質(zhì)上提供方法和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品用于實(shí)現(xiàn)它們的操作?？墒褂矛F(xiàn)有的計(jì)算機(jī)處理器或通過為該或另一個(gè)目的而包含的專用計(jì)算機(jī)處理器或通過硬連線系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)實(shí)施例。
[0014]如上文指出的，本文描述的實(shí)施例可包括計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其包括用于攜帶或具有存儲(chǔ)在其上的機(jī)器可執(zhí)行指令或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的機(jī)器可讀介質(zhì)。這樣的機(jī)器可讀介質(zhì)可以是任何可用介質(zhì)，其可以被通用或?qū)Ｓ糜?jì)算機(jī)或具有處理器的其他機(jī)器訪問。通過示例，這樣的機(jī)器可讀介質(zhì)可以包括RAM、ROM、EPR0M、EEPR0M、CD-ROM或其他光盤存儲(chǔ)、磁盤存儲(chǔ)或其他磁存儲(chǔ)裝置，或可以用于攜帶或存儲(chǔ)采用機(jī)器可執(zhí)行指令或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式并且可以被通用或?qū)Ｓ糜?jì)算機(jī)或具有處理器的其他機(jī)器訪問的期望程序代碼的任何其他介質(zhì)。當(dāng)通過網(wǎng)絡(luò)或另一個(gè)通信連接(硬連線、無線或硬連線或無線的組合)將信息傳輸或提供給機(jī)器時(shí)，機(jī)器適當(dāng)?shù)貙⑦B接視為機(jī)器可讀介質(zhì)。從而，任何這樣的連接適當(dāng)?shù)胤Q作機(jī)器可讀介質(zhì)。上文的組合也包括在機(jī)器可讀介質(zhì)的范圍內(nèi)。機(jī)器可執(zhí)行指令包括，例如促使通用計(jì)算機(jī)、專用計(jì)算機(jī)或?qū)Ｓ锰幚頇C(jī)執(zhí)行某一功能或功能組的指令和數(shù)據(jù)。
[0015]將在可在一個(gè)實(shí)施例中通過包括機(jī)器可執(zhí)行指令(諸如程序代碼，例如采用由聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的機(jī)器執(zhí)行的程序模塊的形式)的程序產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)的方法步驟的一般背景下描述實(shí)施例。一般，程序模塊包括具有執(zhí)行特定任務(wù)或?qū)崿F(xiàn)特定抽象數(shù)據(jù)類型的技術(shù)效果的例程、程序、對(duì)象、組件、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等。計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令、關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和程序模塊代表用于執(zhí)行本文公開的方法的步驟的程序代碼的示例。這樣的可執(zhí)行指令或關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特定序列代表用于在這樣的步驟中實(shí)現(xiàn)描述的功能的對(duì)應(yīng)動(dòng)作的示例。
[0016]實(shí)施例可使用到具有處理器的一個(gè)或多個(gè)遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)的邏輯連接而在聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中實(shí)踐。邏輯連接可包括局域網(wǎng)(LAN)和廣域網(wǎng)(WAN)，其通過示例并且非限制性地在這里呈現(xiàn)。這樣的聯(lián)網(wǎng)環(huán)境在辦公室范圍或企業(yè)范圍的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、內(nèi)聯(lián)網(wǎng)和因特網(wǎng)中是普通的，并且可使用很多種不同的通信協(xié)議。本領(lǐng)域內(nèi)技術(shù)人員將意識(shí)到這樣的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算環(huán)境典型地將包含許多類型的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)配置，其包括個(gè)人計(jì)算機(jī)、手持裝置、多處理器系統(tǒng)、基于微處理器或可編程的消費(fèi)電子設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)PC、小型計(jì)算機(jī)、大型計(jì)算機(jī)等。
[0017]實(shí)施例還可在分布式計(jì)算環(huán)境中實(shí)踐，其中任務(wù)由通過通信網(wǎng)絡(luò)而鏈接(通過硬連線鏈路、無線鏈路或通過硬連線或無線鏈路的組合)的本地和遠(yuǎn)程處理裝置執(zhí)行。在分布式計(jì)算環(huán)境中，程序模塊可位于本地和遠(yuǎn)程存儲(chǔ)器存儲(chǔ)裝置兩者中。
[0018]用于實(shí)現(xiàn)示范性實(shí)施例的全部或部分的示范性系統(tǒng)可包括采用計(jì)算機(jī)形式的通用計(jì)算裝置，其包括處理單元、系統(tǒng)存儲(chǔ)器和使包括系統(tǒng)存儲(chǔ)器的各種系統(tǒng)組件耦合于處理單元的系統(tǒng)總線。系統(tǒng)處理器可包括只讀存儲(chǔ)器(ROM)和隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)。計(jì)算機(jī)還可包括用于從磁硬盤讀取和寫入磁硬盤的磁硬盤驅(qū)動(dòng)器、用于從可移動(dòng)磁盤讀取或?qū)懭朐摽梢苿?dòng)磁盤的磁盤驅(qū)動(dòng)器和用于從可移動(dòng)光盤(例如CD ROM或其他光學(xué)介質(zhì))讀取或?qū)懭肟梢苿?dòng)光盤的光盤驅(qū)動(dòng)器。驅(qū)動(dòng)器和它們關(guān)聯(lián)的機(jī)器可讀介質(zhì)為計(jì)算機(jī)提供機(jī)器可執(zhí)行指令、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、程序模塊和其他數(shù)據(jù)的非易失性存儲(chǔ)。
[0019]在實(shí)施例中公開的方法的技術(shù)效果包括增加高光譜簽名匹配的通用性和健壯性，尤其在對(duì)象檢測(cè)和跟蹤方法連同該方法一起使用時(shí)。該方法也通過自動(dòng)實(shí)時(shí)選擇最佳的已知簽名匹配技術(shù)而在現(xiàn)有的簽名匹配技術(shù)上加以改進(jìn)。該技術(shù)可以在從光譜立方陣列產(chǎn)生復(fù)合圖像的任何系統(tǒng)上使用。
[0020]圖1是根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的用于跟蹤并且確定觀察對(duì)象中的檢測(cè)概率的方法10的示意圖?？砂▎蝹€(gè)圖像或高光譜視頻饋送的遠(yuǎn)程感測(cè)HSI可在12處輸入到能夠處理HSI的處理器。處理器在12處接收高光譜數(shù)據(jù)并且在14處通過執(zhí)行一系列眾所周知的圖像處理步驟(其可包括但不限于噪聲過濾、角檢測(cè)、圖像配準(zhǔn)、單應(yīng)性和幀到幀對(duì)齊)而將數(shù)據(jù)集處理為高光譜圖像幀的集。處理器然后在16處使用搜索算法從高光譜圖像幀中的跟蹤對(duì)象選擇候選目標(biāo)，其中候選目標(biāo)和跟蹤對(duì)象是可代表感興趣的真實(shí)世界對(duì)象的高光譜圖像的像素集。例如，在收集HSI的系統(tǒng)(其設(shè)計(jì)成搜索移動(dòng)目標(biāo))中，候選目標(biāo)可以是移動(dòng)對(duì)象。在該示例中，處理器可執(zhí)行對(duì)識(shí)別HSI中移動(dòng)對(duì)象的最小判別特性的計(jì)算搜索。在另一個(gè)示例中，收集HSI的系統(tǒng)的用戶在顯示器上手動(dòng)選擇像素并且識(shí)別對(duì)應(yīng)的簽名用于進(jìn)一步分析。
[0021 ] 處理器然后可在18處從HSI的幀逐個(gè)地跟蹤選擇的候選目標(biāo)。處理器可在20處將選擇的候選目標(biāo)與存儲(chǔ)在28處的模板數(shù)據(jù)庫中的已知目標(biāo)的參考目標(biāo)模板比較，其中參考目標(biāo)模板是先前已經(jīng)建立來代表感興趣的真實(shí)世界對(duì)象的高光譜圖像的像素集。
[0022]在22處，處理器可做出匹配比較。如果選擇的候選目標(biāo)與來自28處的模板數(shù)據(jù)庫的參考目標(biāo)模板匹配，處理器然后可在24處確定選擇的候選目標(biāo)與參考目標(biāo)模板之間的匹配度，以及已經(jīng)檢測(cè)的選擇的候選目標(biāo)的概率。如果選擇的候選目標(biāo)與模板不匹配，則處理器可在30處將選擇的候選目標(biāo)視為新的參考目標(biāo)模板或在32處丟棄它。如果選擇的候選目標(biāo)在30處視為新的模板，則處理器可在28處將與新目標(biāo)有關(guān)的數(shù)據(jù)添加到目標(biāo)模板數(shù)據(jù)庫。
[0023]在24處確定匹配度和檢測(cè)的概率后，處理器可在26處將該概率與閾值比較。如果該概率超出閾值，處理器可在34處采取動(dòng)作。否則，處理器可在18處繼續(xù)跟蹤選擇的候選目標(biāo)。
[0024]從28處的參考目標(biāo)模板數(shù)據(jù)庫識(shí)別特定參考目標(biāo)模板并且在20處與候選目標(biāo)比較后，處理器可在24處計(jì)算匹配度和檢測(cè)的概率。匹配度和檢測(cè)的概率可通過首先在24處將出現(xiàn)在選擇的候選目標(biāo)中的頂部光譜簽名與限定參考目標(biāo)模板的頂部光譜簽名比較并且然后在空間上匹配它們而測(cè)量選擇的候選目標(biāo)成為特定參考目標(biāo)模板的匹配者的概率。
[0025]計(jì)算在24處確定匹配度和檢測(cè)的概率的方法的處理器可首先確定選擇的候選目標(biāo)和參考目標(biāo)模板兩者中出現(xiàn)的頂部簽名集。然后，處理器可基于選擇的候選目標(biāo)和參考目標(biāo)模板兩者中的像素的數(shù)量來計(jì)算那些頂部簽名的分布。為了進(jìn)行此，第一步驟是確定參考目標(biāo)模板中涵蓋參考目標(biāo)模板中的某一百分比像素的簽名集并且確定參考目標(biāo)模板中的簽名中的每一個(gè)的百分比。計(jì)算24處的方法的處理器然后可確定選擇的候選目標(biāo)的簽名分布。如果每個(gè)簽名中的像素分布與參考目標(biāo)模板中的簽名分布相似，則計(jì)算該方法的處理器可在考慮相似簽名像素之間的最大和最小差的情況下計(jì)算簽名中的每個(gè)的匹配度。計(jì)算高光譜像素分布之間的相似性的處理器可采用相似度的一個(gè)或多個(gè)度量用于計(jì)算。相似性度量可包括SAM、SID、ZMDA或巴氏距離。處理器可根據(jù)實(shí)現(xiàn)而采用其他相似性度量。
[0026]讓Si=Is1, S2,…，sp}為目標(biāo)中的簽名集，并且讓Xij為高光譜幀的二維空間表示中ij位置中的像素。像素Xij由子像素陣列組成使得像素Xij具有值xbl、xb2、…、Xbq的集，其中q是高光譜圖像中的光譜帶的數(shù)量。因此，每個(gè)像素包含與由像素描述的空間位置的每個(gè)光譜帶關(guān)聯(lián)的子像素值。
[0027]如果目標(biāo)T中的R%頂部簽名集以\相似比例出現(xiàn)在對(duì)象Oi中，在這里為了簡(jiǎn)潔而引用為對(duì)象Oi的選擇候選目標(biāo)(其在空間上與在這里為了簡(jiǎn)潔而引用為目標(biāo)T的參考模板目標(biāo)匹配)還可在光譜上與具有置信度C的目標(biāo)T匹配。目的是使對(duì)象和目標(biāo)在空間和光譜上匹配，即，對(duì)象和目標(biāo)的形狀和簽名相似。
[0028]讓Ni為對(duì)象Oi中像素的數(shù)量并且nn、ni2、…、nir (其中r〈p)限定對(duì)象Oi中像素集的基數(shù)或大小，其代表相似的簽名S1、s2、...、sr。如果對(duì)象Oi中前1?%的光譜簽名與對(duì)象 Oi中的R%頂部簽名匹配，計(jì)算24處的方法的處理器將兩個(gè)對(duì)象Oi和Oj考慮為光譜匹配。 如果對(duì)于對(duì)象Oi和Oj (其分 別指示為{nn, ni2,…，nir}和{ Iij1, nJ2,…，njr })的所有選擇數(shù)量的頂部簽名:
【權(quán)利要求】
1.一種選擇用于在處理高光譜數(shù)據(jù)中使用的算法的方法，包括: 提供算法集，每個(gè)具有用于處理高光譜數(shù)據(jù)的某些特性的性質(zhì)； 訪問所述高光譜數(shù)據(jù)的幀特性； 選擇所述高光譜數(shù)據(jù)的至少一個(gè)特性； 從具有所述至少一個(gè)特性的參考樣本建立所述至少一個(gè)特性中的變化容限； 將所述高光譜數(shù)據(jù)中的所述至少一個(gè)特性與所述容限比較；以及如果所述至少一個(gè)特性超出所述容限，則從與所述至少一個(gè)特性最關(guān)聯(lián)的集選擇算法來處理所述高光譜數(shù)據(jù)。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，高光譜數(shù)據(jù)的所述幀特性包括高光譜數(shù)據(jù)的照度的變化性、具有高光譜數(shù)據(jù)的相似簽名的像素的變化性。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述算法集包括光譜信息散度(SID)、光譜角映射(SAM)、零均值差分角(ZMDA)、馬氏距離和巴氏距離。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，包括選擇至少兩個(gè)特性并且如果所述至少一個(gè)特性不超出所述容限則從與第二特性最關(guān)聯(lián)的集選擇算法來處理所述高光譜數(shù)據(jù)的步驟。
【文檔編號(hào)】G06F17/30GK103593379SQ201310238342
【公開日】2014年2月19日 申請(qǐng)日期:2013年6月17日 優(yōu)先權(quán)日:2012年8月17日
【發(fā)明者】B.T.奧基平蒂, E.D.比勒, K.R.庫琴斯基, R.S.凱莉 申請(qǐng)人:通用電氣航空系統(tǒng)有限責(zé)任公司